相比传统物理攻击,AI技术的发展、攻击设备的成熟使得人脸攻击迭代更新速度越来越快,制作成本越来越低
相比传统的AI攻击,新型AI攻击从生成层面和操作层面进行了双重升级,防御难度更高
防御新型AI攻击,需要识别能力更强、更新速度更快、鲁棒性更高的算法能力相
结合语义信息训练人脸多模态大模型,打破传统图片直接进行真假鉴别,引导模型像人类一样思考
赋予模型实时自学习更新的能力,有效应对黑产快速迭代的攻击
针对少量攻击Case的场景,防护盾可基于语义类比,提前挖掘新型攻击风险,同时可通过语义prompt的加入,快速对线上badcase进行拦截止血